Джейк Уортон — фигура, которую в сообществе Android-разработчиков называют не иначе как «богом Android». За его плечами библиотеки Retrofit, OkHttp и Picasso, работа в Google над продвижением Kotlin как первого языка Android и годы в Square и Cash App.

В ноябре 2025 года, на фоне массовых сокращений в технологической отрасли, он ушёл из Cash App — и с тех пор ищет работу, руководствуясь девятью жёсткими принципами.

Первый из них звучит так: не работать в ИИ-компаниях, не делать продукты на основе ИИ и не соглашаться на принудительное использование ИИ в разработке. По его собственной оценке, этот пункт отсекает около восьмидесяти процентов возможных предложений.

Уортон объясняет свою позицию не только этикой, хотя и о ней говорит прямо: модели обучены на данных, полученных в обход авторских прав, а корпорации, включая Meta (запрещенная в России), по сообщениям, скачивали защищённые книги через BitTorrent.

Но есть и прагматичный аргумент. Компании, которые увольняют инженеров, рассчитывая заменить их языковыми моделями, игнорируют экономику. Пока использование ИИ-инструментов щедро субсидируется венчурным капиталом, оно кажется дешёвым.

Но когда субсидии иссякнут, счёт вырастет на порядок. Уортон приводит пример GitHub Copilot: переход на оплату по факту использования превратил месячный счёт разработчика с тридцати долларов примерно в тысячу четыреста.

Если стоимость токенов вырастет в двадцать раз, компании, поставившие свою разработку в зависимость от моделей, столкнутся с тем, что ИИ-генерация кода обойдётся дороже уволенных программистов.

По его словам, после его ухода Cash App сократил семьдесят процентов инженеров, а руководство решило, что оставшиеся с помощью LLM выполнят работу вчетвером. Уортон называет это рецептом долговременной деградации качества ПО.

Он подчёркивает разницу между ответственным и безответственным использованием ИИ. Первое — ускорение задач, которые инженер и без того понимает.

Второе — генерация кода за пределами собственной компетенции, создание систем, которые человек не сможет поддерживать без инструмента. Если завтра доступ к модели подорожает, такой разработчик окажется беспомощен.

Именно поэтому Уортон не пользуется ИИ-агентами для написания кода вовсе — не из каприза, а чтобы показать: зависимость от статистических предсказателей не должна становиться основой инженерного мастерства.

При этом Уортон не считает, что Kotlin теряет смысл из-за ИИ. Главная ценность языка — не сокращение шаблонного кода, который модели действительно умеют генерировать, а долгосрочная поддержка сложных систем: архитектура, границы интерфейсов, моделирование предметной области, эволюция кода на протяжении лет.

По его мнению, Kotlin по-прежнему выигрывает у Java за счёт нулевой безопасности, встроенной в систему типов, а у Swift — за счёт зрелой экосистемы инструментов, хотя по чистоте языковых решений Swift во многом превосходит Kotlin, особенно в обработке ошибок и представлении данных в памяти.

Лучшим языком по работе с ошибками он называет Rust, где возможность отказа и отсутствие значения выражены прямо в типах.

Говоря о выгорании, Уортон советует выходить за пределы привычного стека: учить другие языки, собирать аппаратные проекты на Raspberry Pi, писать прошивки на Rust.

Это не только поддерживает интерес, но и расширяет инженерное мышление. Свою карьеру он сознательно связал с Kotlin и признаёт, что если язык исчезнет, он потеряет работу.

Но именно поэтому его позиция по ИИ так показательна: человек, который двадцать лет строил инструменты для миллионов разработчиков, отказывается от самого горячего направления индустрии, потому что видит в нём не будущее, а плохо просчитанную ставку.